一种基于分块优化与语义补偿的激光雷达-相机标定方法

本发明公开了一种基于分块优化与语义补偿的激光雷达‑相机标定方法，首先，同步采集动态场景的点云与图像数据，进行语义分割、动态目标去除并提取静态特征；然后，基于特征密度将图像划分为多个区块，并逐个区块选择最显著特征进行标定并通过LM算法进行优化，获得区块单独标定后的全局参数；最后，对各区块标定后的全局结果分别进行残差分析，提取残差最优的局部结果组合成整体标定结果，再执行一次整体残差分析优化，显著提高了动态环境下的标定精度和鲁棒性，为无人驾驶系统实时环境感知提供有效支撑。